CN104905761A - 个人用眼监控系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种个人用眼监控系统，包括：可穿戴设备，其包括传感器，用于采集与用户的用眼情况相关的物理和环境信息；用户终端，其包括用户接口，用于接收所述用户输入的特定于用户的信息；云端模块，其包括云端处理单元，用于对所述可穿戴设备采集的信息和输入到所述用户终端的特定于用户的信息进行分类，以确定用户眼睛类型，其中所述云端模块还包括专家引擎，用于基于特定规则或模型对所述云端处理单元执行的分类进行修正。

Description

个人用眼监控系统

技术领域

本发明涉及可穿戴技术领域，更具体而言，涉及一种使用可穿戴技术的个人用眼监控系统。

背景技术

当前，存在着多种监控个人用眼情况并给予护眼反馈的方法。

例如，公布号为CN103479361A的中国发明专利申请公开了一种智能眼镜及利用其监测运动、预防近视、矫正坐姿的方法。其中，该智能眼镜采集多个用眼数据，并且当任意一个用眼数据超出设定的阈值时，触发报警以提醒使用者注意用眼健康，从而达到保护眼睛的目的。

然而，该方法仅仅通过智能眼镜本身来采集数据，并且对采集的数据采用单一阈值进行判定，这种判定方法简单粗糙，没有考虑每个用户的个人情况，从而有可能会频繁触发报警。

此外，公布号为CN103944977A的中国专利申请公开了一种基于可穿戴设备的云健康信息管理系统及方法。其中，首先通过可穿戴设备检测人体的各项健康指标，然后将各项指标发送至服务器的数据库中，云计算模块对各项指标进行分析、处理，并存储至服务器的数据库中，用户可以通过移动终端访问查询健康指标。

然而，该方案仅仅简单提及了云计算模块对各项指标进行分析和处理，但是并没有具体公开云计算模块的详细执行过程。

发明内容

针对以上问题，本发明提供了一种使用可穿戴技术的个人用眼监控系统。本发明的个人用眼监控系统不仅利用可穿戴设备采集的信息，而且利用用户输入的特定于用户的信息来向用户提供用眼建议。此外，本发明的个人用眼监控系统在云端处理时使用专家引擎帮助对执行的分类或选择的建议进行修正，从而能够提供更加准确和适用的反馈。

根据本发明的一个方面，公开了一种个人用眼监控系统，包括：可穿戴设备，其包括传感器，用于采集与用户的用眼情况相关的物理和环境信息；用户终端，其包括用户接口，用于接收所述用户输入的特定于用户的信息；云端模块，其包括云端处理单元，用于对所述可穿戴设备采集的信息和输入到所述用户终端的特定于用户的信息进行分类，以确定用户眼睛类型，其中所述云端模块还包括专家引擎，用于基于特定规则或模型对所述云端处理单元执行的分类进行修正。

在一种实现中，所述云端处理单元还根据修正后的分类，为所述用户选择一个或多个建议，并且所述专家引擎还基于特定规则或模型对所述云端处理单元选择的建议进行修正。

在一种实现中，所述传感器包括以下传感器中的至少一种：

测距传感器，用于测量所述用户的眼睛与目标物之间的距离；

光感传感器，用于测量所述用户所处的环境的光照信息；以及

角度定位传感器，用于获得所述可穿戴设备在三维空间中的位置信息以及所述用户的用眼角度信息和主次眼信息。

在一种实现中，所述可穿戴设备还包括微处理单元，用于对所述传感器采集的物理和环境信息进行初步处理。

在一种实现中，所述微处理单元使用光谱检测技术对所述传感器测量的光照信息进行分析，以获取各个波段的光谱分量，并且使用所获取的光谱分量和所述可穿戴设备的位置信息，确定所述用户所处的环境信息。

在一种实现中，所述可穿戴设备还包括定时器，用于对所述用户的用眼时间进行计时。

在一种实现中，特定于用户的信息包括所述用户的基本信息、所述用户的静态眼部数据和/或所述用户的动态眼部数据。

在一种实现中，特定于用户的信息还包括关于所述用户的眼科疾病历史、家族眼科疾病历史、眼科疾病治疗历史和/或眼科疾病用药历史的信息。

在一种实现中，所述专家引擎使用所述云端模块中所存储的信息进行训练以产生训练模型。

在一种实现中，所述训练模型包括神经网络模型、偏最小二乘法模型、回归模型中的至少一种。

在一种实现中，所述专家引擎还随着时间推移使用更新的信息进行重新训练以更新所产生的训练模型。

在一种实现中，所述建议包括眼部治疗方案建议、用眼习惯建议、眼部训练内容建议和饮食建议中的至少一种。

在一种实现中，所述云端模块还将所选择的建议传送给所述用户终端，并且所述用户终端根据所述云端模块反馈的建议产生用于对所述可穿戴设备的操作进行调整的控制信息。

附图说明

通过以下参考下列附图所给出的本发明的具体实施方式的描述之后，将更好地理解本发明，并且本发明的其他目的、细节、特点和优点将变得更加显而易见。

图1示出了根据本发明的个人用眼监控系统的示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本发明的优选实施方式。虽然附图中显示了本发明的优选实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了使本发明更加透彻和完整，并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。

图1示出了根据本发明的个人用眼监控系统100的示意图。如图1中所示，根据本发明的个人用眼监控系统100包括可穿戴设备10、用户终端20和云端模块30。

可穿戴设备10可以是能够在人体上穿戴的各种智能设备。优选地，对于本发明所述的个人用眼监控系统100来说，可穿戴设备10可以实现为可穿戴的智能眼镜。然而，本领域技术人员可以理解，本发明所述的可穿戴设备10并不局限于此，而是可以实现为任何能够实现如下所述的可穿戴设备10的功能的任何其他设备。

如图1中所示，可穿戴设备10包括一个或多个传感器12，用于采集与用户的用眼情况相关的物理和环境信息。

在一种实现中，传感器12可以包括测距传感器，用于测量用户的眼睛与目标物(如用户所观看的书本或屏幕等)之间的距离。

在一种实现中，传感器12可以包括光感传感器，用于测量用户所处的环境的光照信息，例如光照强度信息等。

在一种实现中，传感器12可以包括角度定位传感器，用于获得可穿戴设备10在三维空间中的位置信息以及用户的用眼角度信息和主次眼信息。

可穿戴设备10还包括微处理单元14，用于对传感器12所采集的物理和环境信息进行初步处理。

在一种实现中，微处理单元14可以使用光谱检测技术对光感传感器测量的光照信息进行分析，以获取各个波段的光谱分量。进一步的，微处理单元14可以使用所获取的光谱分量和角度定位传感器获得的位置信息，确定用户所处的环境信息。该环境信息可以分类为室内环境和室外环境。例如，当光感传感器(或更具体地，紫外线传感器)测量的紫外线(UV)值大于0时，微处理单元14可以确定用户处于室外环境中。另一方面，当测量的UV值等于0时，微处理单元14可以确定用户处于室内环境中。这是因为，紫外线无法穿越玻璃或墙壁等障碍物，因此如果到达用户眼部的UV值大于0，则说明有紫外线能够直射到用户眼部，这时可以认为用户处于室外环境中，反之可以认为用户处于室内环境中。

在一种实现中，微处理单元14可以基于角度定位传感器获得的可穿戴设备10在三维空间中的位置信息，判断用户是否正确佩戴了设备10。

此外，可穿戴设备10还可以包括定时器16，用于对用户的用眼时间进行计时。在一种实现中，通过角度定位传感器和定时器16一起来对用户的用眼时间进行计时。

具体而言，角度定位传感器可以测量可佩戴设备10在三个方向上的角度数值，并且定时器16可以在可佩戴设备10开启之后持续计时。在这种情况下，当微处理单元14确定角度定位传感器测量的三个方向上的角度数值在预定时间(例如2分钟内)内基本上没有变化或者变化范围小于特定阈值时，可以确定用户未佩戴该可佩戴设备10。在这种情况下，认为虽然可佩戴设备10开启，但是用户并未佩戴该设备，而是处于休息状态。反之，微处理器单元14可以确定用户正在佩戴并使用该设备，则定时器16对使用时间进行计时。

可穿戴设备10采集和/或处理后的各种信息被传递给用户终端20，以对这些信息进行初步处理，并且初步处理后的这些信息被传递给云端模块30。然而，本领域技术人员可以理解，本发明并不局限于此，可穿戴设备10采集和/或处理后的各种信息也可以直接传送给云端模块30以进行云端处理。

用户终端20可以是各种能够通过有线和/或无线方式与可穿戴设备10和/或云端模块30进行通信的设备。例如，用户终端20可以是移动电话、笔记本电脑、平板电脑、桌上型电脑等。用户终端20可以通过蜂窝网络、WiFi、蓝牙等无线方式，或者通过数据线或因特网等有线方式，与可穿戴设备10和/或云端模块30进行通信。

用户终端20包括用户接口22，用于接收用户输入的特定于用户的信息。例如，特定于用户的信息可以包括用户基本信息，如用户的年龄、性别等。又例如，特定于用户的信息可以包括用户的静态眼部数据，如瞳距等基本不变的数据。又例如，特定于用户的信息可以包括用户的动态眼部数据，如屈光度等可能发生变化的数据。

在一些实现中，用户接口22接收的特定于用户的信息还可以包括诸如用户的眼科疾病历史、家族眼科疾病历史之类的历史信息。例如，医学界已经证明，如果父母近视，则孩子近视的概率也大大提高，因此这样的家族眼科疾病历史对于用户的用眼监测和诊断也是非常有用的。

更进一步的，用户接口22接收的特定于用户的信息还可以包括用户的眼科疾病治疗历史信息和/或眼科疾病用药历史信息。例如，对于曾经接受过近视矫正手术的用户和没有接受过近视矫正手术的用户，个人用眼监控系统100将给出不同的治疗或预防建议。

用户接口22包括能够用于接收用户输入的各种接口，例如显示屏、触摸屏、麦克风等等。

此外，用户接口22还包括能够向用户提供输出的各种接口，例如显示屏、扬声器等等。

在一些实现中，用户终端20还可以包括用户终端处理器24，用于对接收的来自可穿戴设备10的信息和/或用户通过用户接口22输入的信息进行处理。例如，用户终端处理器24可以对角度传感器测量的三个方向的加速度值进行处理，将其转换为角度制，将定时器记录的秒数与用户终端当前的时间进行对比，以计算出可佩戴设备10内各条信息采集的时间点等。然而，本领域技术人员可以理解，本发明并不局限于此，用户终端20可以将所接收的或输入的信息直接传送给云端模块30而不对其进行任何处理。

云端模块30可以包括云端处理单元32，用于对可穿戴设备10采集的和输入到用户终端20的信息进行分类。具体而言，云端处理单元32可以使用算法处理来对接收的信息进行分类，以确定用户眼睛类型。以近视为例，用户眼睛类型可以分为：

(1)行为性近视眼，是指后天因为眼睛过重的视觉行为造成的近视。这类近视相对发病较晚，能够通过行为干涉进行一定的预防，因此是根据本发明的设备的主要用户群。

(2)遗传性近视眼，是指父母双方的家系中有高度近视患者。这类近视的发病年龄较早，加深速度快，通常来说各种防治方法效果不太理想。

(3)疾病伴随的近视眼，是指其他眼科疾病带来的近视问题。这类近视防治通常比较困难。

(4)发育异常性近视眼，是指胚胎发育异常导致的先天性近视眼。这类近视防治非常困难。

云端模块30还可以包括云端存储单元34，用于存储来自多个用户的可穿戴设备10和/或用户终端20的信息。此外，云端存储单元34还可以存储与如下所述的专家引擎36有关的各种信息或数据以及关于用户用眼的建议列表等。

进一步的，云端模块30还包括专家引擎36，用于基于特定规则或模型对云端处理单元32执行的分类进行修正。

专家引擎36可以是任何类型的专家系统，包括基于规则的系统或基于模型的系统。例如，专家引擎36可以使用神经网络系统、偏最小二乘法系统、主成分分析系统、回归系统等等中的任意一种来实现。专家引擎36可以使用云端存储单元34中存储的各种信息进行训练以产生训练模型，如神经网络模型、偏最小二乘法模型、回归模型等等，专家引擎36可以使用所产生的模型对云端处理单元32执行的分类进行修正。

进一步的，专家引擎36还可以随着时间推移使用更新的接收信息进行重新训练以更新所产生的训练模型。

接下来，云端处理单元32根据修正后的分类，从云端存储单元34中存储的关于用户用眼的建议列表中为用户选择一个或多个建议。

进一步的，专家引擎36还可以基于特定规则或模型对云端处理单元32选择的建议进行修正。

例如，对于上述第一类近视(即，行为性近视眼)来说，可以为其提供具体的训练或治疗方案，而对于其余几类近视，只能给予一定的用眼建议。

更具体的，对于第一类近视，可以按照近视度数和年龄这两个因素进一步划分为多个子类。

例如，按照近视度数可以进一步分为轻度近视(-3.00D以下)、中度近视眼(-3.00D～-6.00D)和高度近视(-6.00D以上)；按照年龄可以进一步分为14岁以前、14-18岁和18岁以后。

根据这两种因素的划分可以将第一类近视进一步划分为9个子类，然后云端处理单元32和专家引擎36根据用户所属的具体子类，向用户提供个性化的训练或治疗方案。该训练或治疗方案还会根据特定于用户的信息(例如用户的动态眼部数据，如近视度数)的改变而自动调整。

云端处理单元32选择的建议和/或专家引擎36修正过的建议被传送回用户终端20。

在一种优选实现中，用户终端20可以对云端模块30反馈的建议进行过滤，并且仅将过滤后的建议提供给用户。

例如，用户终端20可以通过显示屏或触摸屏向用户呈现该建议，通过扬声器以语音形式向用户输出该建议，等等。

可以理解，本文所述的建议可以包括眼部治疗方案建议、用眼习惯建议、眼部训练内容建议和饮食建议等中的任意一种或多种。

根据本发明的进一步的实现，用户终端20，更具体地，用户终端处理器24，还可以根据云端模块30反馈的建议产生用于对可穿戴设备10的操作进行调整的控制信息。

在一种实现中，该控制信息可以用于调整可穿戴设备10的操作方式。例如，该控制信息可以用于调整传感器12中的一个或多个采集数据的方式，例如采集的时间间隔。又例如，该控制信息可以用于调整微处理单元14执行光谱检测的阈值，例如多少距离内认为用户用眼过近，多少光强下认为用户用眼光照过强或者过弱等。

利用本发明的个人用眼监控系统，本发明提供了一种将可佩戴设备、用户终端和云端模块的处理相结合的自适应系统，并以修正系数模式引入专家建议，从而能够提供全面、专业、系统的用眼监测和用眼建议，以长期可持续地保护视力。

本发明的用户终端使得用户能够向其输入特定于用户的信息，从而使得用眼监测和用眼建议不仅考虑了实际测量数据，还能够考虑与特定用户相关的个人信息(如用户基本信息、静态眼部数据、动态眼部数据、眼科疾病历史、家族眼科疾病历史、眼科疾病治疗历史和/或眼科疾病用药历史等信息)。通过这种方式，本发明的个人用眼监控系统能够向用户提供更有针对性的监测和建议。

此外，本发明的个人用眼监控系统还增加了对用眼环境的判定，例如是室内还是室外环境，考虑到了学术界最新的理论成果(参见《自然》期刊2015年3月19日文献综述，每日3至4小时的室外活动有利于保护视力)，从而使得提出的用眼建议更加合理、权威。

在一个或多个示例性设计中，可以用硬件、软件、固件或它们的任意组合来实现本申请所述的功能。如果用软件来实现，则可以将所述功能作为一个或多个指令或代码存储在计算机可读介质上，或者作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码来传输。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质，其中通信介质包括有助于计算机程序从一个地方传递到另一个地方的任意介质。存储介质可以是通用或专用计算机可访问的任意可用介质。这种计算机可读介质可以包括，例如但不限于，RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其它光盘存储设备、磁盘存储设备或其它磁存储设备，或者可用于以通用或专用计算机或者通用或专用处理器可访问的指令或数据结构的形式来携带或存储希望的程序代码模块的任意其它介质。并且，任意连接也可以被称为是计算机可读介质。例如，如果软件是使用同轴电缆、光纤光缆、双绞线、数字用户线(DSL)或诸如红外线、无线电和微波之类的无线技术来从网站、服务器或其它远程源传输的，那么同轴电缆、光纤光缆、双绞线、DSL或诸如红外线、无线电和微波之类的无线技术也包括在介质的定义中。

可以用通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或其它可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑、分立硬件组件或用于执行本文所述的功能的任意组合来实现或执行结合本公开所描述的各种示例性的逻辑块、模块和电路。通用处理器可以是微处理器，或者，处理器也可以是任何普通的处理器、控制器、微控制器或者状态机。处理器也可以实现为计算设备的组合，例如，DSP和微处理器的组合、多个微处理器、一个或多个微处理器与DSP内核的结合，或者任何其它此种结构。

本领域普通技术人员还应当理解，结合本申请的实施例描述的各种示例性的逻辑块、模块、电路和算法步骤可以实现成电子硬件、计算机软件或二者的组合。为了清楚地表示硬件和软件之间的这种可互换性，上文对各种示例性的部件、块、模块、电路和步骤均围绕其功能进行了一般性描述。至于这种功能是实现成硬件还是实现成软件，取决于特定的应用和施加在整个系统上的设计约束条件。本领域技术人员可以针对每种特定应用，以变通的方式实现所描述的功能，但是，这种实现决策不应解释为背离本发明的保护范围。

本公开的以上描述用于使本领域的任何普通技术人员能够实现或使用本发明。对于本领域普通技术人员来说，本公开的各种修改都是显而易见的，并且本文定义的一般性原理也可以在不脱离本发明的精神和保护范围的情况下应用于其它变形。因此，本发明并不限于本文所述的实例和设计，而是与本文公开的原理和新颖性特性的最广范围相一致。

Claims (13)

1.一种个人用眼监控系统，包括：

可穿戴设备，其包括传感器，用于采集与用户的用眼情况相关的物理和环境信息；

用户终端，其包括用户接口，用于接收所述用户输入的特定于用户的信息；

云端模块，其包括云端处理单元，用于对所述可穿戴设备采集的信息和输入到所述用户终端的特定于用户的信息进行分类，以确定用户眼睛类型，

其中所述云端模块还包括专家引擎，用于基于特定规则或模型对所述云端处理单元执行的分类进行修正。

2.如权利要求1所述的个人用眼监控系统，其中所述云端处理单元还根据修正后的分类，为所述用户选择一个或多个建议，并且所述专家引擎还基于特定规则或模型对所述云端处理单元选择的建议进行修正。

3.如权利要求1所述的个人用眼监控系统，其中所述传感器包括以下传感器中的至少一种：

测距传感器，用于测量所述用户的眼睛与目标物之间的距离；

光感传感器，用于测量所述用户所处的环境的光照信息；以及

角度定位传感器，用于获得所述可穿戴设备在三维空间中的位置信息以及所述用户的用眼角度信息和主次眼信息。

4.如权利要求1所述的个人用眼监控系统，其中所述可穿戴设备还包括微处理单元，用于对所述传感器采集的物理和环境信息进行初步处理。

5.如权利要求4所述的个人用眼监控系统，其中所述微处理单元使用光谱检测技术对所述传感器测量的光照信息进行分析，以获取各个波段的光谱分量，并且使用所获取的光谱分量和所述可穿戴设备的位置信息，确定所述用户所处的环境信息。

6.如权利要求1所述的个人用眼监控系统，其中所述可穿戴设备还包括定时器，用于对所述用户的用眼时间进行计时。

7.如权利要求1所述的个人用眼监控系统，其中特定于用户的信息包括所述用户的基本信息、所述用户的静态眼部数据和/或所述用户的动态眼部数据。

8.如权利要求7所述的个人用眼监控系统，其中特定于用户的信息还包括关于所述用户的眼科疾病历史、家族眼科疾病历史、眼科疾病治疗历史和/或眼科疾病用药历史的信息。

9.如权利要求1所述的个人用眼监控系统，其中所述专家引擎使用所述云端模块中所存储的信息进行训练以产生训练模型。

10.如权利要求9所述的个人用眼监控系统，其中所述训练模型包括神经网络模型、偏最小二乘法模型、回归模型中的至少一种。

11.如权利要求9所述的个人用眼监控系统，其中所述专家引擎还随着时间推移使用更新的信息进行重新训练以更新所产生的训练模型。

12.如权利要求1所述的个人用眼监控系统，其中所述建议包括眼部治疗方案建议、用眼习惯建议、眼部训练内容建议和饮食建议中的至少一种。

13.如权利要求1所述的个人用眼监控系统，其中所述云端模块还将所选择的建议传送给所述用户终端，并且所述用户终端根据所述云端模块反馈的建议产生用于对所述可穿戴设备的操作进行调整的控制信息。